近日，由阿里、复旦大学、南京大学联合发布的可控人体视频生成工作 Champ 火爆全网。该模型仅开源 5 天 GitHub 即收获 1k 星，在 Twitter 更是「火出圈」，吸引了大量博主二创，浏览量总量达到 300K。
目前 Champ 已经开源推理代码与权重，用户可以直接从 Github 上下载使用。官方 Hugging Face 的 Demo 已经上线，封装的 Champ-ComfyUI 也正在同步推进中。GitHub 主页显示团队将会在近期开源训练代码及数据集，感兴趣的小伙伴可以持续关注项目动态。
- 项目主页：https://fudan-generative-vision.github.io/champ/
- 论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.14781
- Github 链接：https://github.com/fudan-generative-vision/champ
- Hugging Face 链接：https://huggingface.co/fudan-generative-ai/champ
先来看下 Champ 在真实世界人像上的视频效果，以下图左上角的动作视频为输入，Champ 能让不同的人像「复制」相同的动作：
虽然 Champ 仅用真实的人体视频训练，但它在不同类型的图像上展现了强大的泛化能力：
黑白照片，油画，水彩画等效果拔群，在不同文生图模型生成的真实感图像，虚拟人物也不在话下：
技术概览
Champ 利用先进的人体网格恢复模型，从输入的人体视频中提取出对应的参数化三维人体网格模型 SMPL 序列（Skinned Multi-Person Linear Model），进一步从中渲染出对应的深度图，法线图，人体姿态与人体语义图，作为对应的运动控制条件去指导视频生成，将动作迁移到输入的参考人像上，能够显著地提升人体运动视频的质量，以及几何和外观一致性。
针对不同的运动条件，Champ 采用了一个多层运动融合模块（MLMF），利用自注意力机制充分融合不同条件之间的特性，实现更为精细化的运动控制。下图中展示了该模块不同条件的注意力可视化结果：深度图关注人物形态的几何轮廓信息，法线图指示了人体的朝向，语义图控制人体不同的部分的外观对应关系，而人体姿态骨架则仅关注于人脸与手部的关键点细节。
另一方面，Champ 发现并解决了人体视频生成中一直被忽略的体型迁移的问题。此前的工作或是基于人体骨骼模型，或是基于输入的视频得到的其他几何信息来驱动人像的运动，但这些方法都无法将运动与人体体型解耦，导致生成的结果无法与参考图像的人体体型匹配。
例如，给定一个大胖作为参考图像得到的如下图 7 所示的对比结果：
可以看到，Animate Anyone 与 MagicAnimate 的生成结果中，大胖的大肚子被抹平，甚至骨架也有一些缩水。而 Champ 利用 SMPL 中体型参数，来将其与驱动视频的 SMPL 序列进行参数化的体型对齐，从而在体型，动作上都取得了最佳的一致性（图中 with PST）。
实验结果
如下表 4 所示，与其他的 SOTA 工作相比，Champ 具有更好的运动控制以及更少的伪影：
同时，Champ 还展现了其优越的泛化性能与外观匹配上的稳定性：
在 TikTok Dance 数据集，Champ 评估了图像生成与视频生成的量化效果，它在多个评估指标上均有较大的提升，如下表 1 所示。
更多技术细节以及实验结果请参阅 Champ 原论文与代码，也可在 HuggingFace 或下载官方源码动手体验。